java.lang.ClassCastException：org.apache.avro.generic.GenericData $ Record无法强制转换为packagename.MyRecord

Question

我试图使用Spark 1.5.1（使用Scala 2.10.2）从HDFS读取一些.avro文件（使用spark-avro 1.7.7），以便对它们进行一些计算。

现在，我已经搜查彻底网页找到一个解决方案（也是迄今为止最好的链接的假设开始的这一个是建议使用一个GenericRecord，而这一个报告了同样的问题，而这一次是行不通的对我来说，因为它提供的代码几乎与我使用的相同），我在这里问，因为可能有人有相同的代码。 这是代码：

import org.apache.avro.mapred.{AvroInputFormat, AvroWrapper} 
import org.apache.hadoop.io.NullWritable 
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object SparkPOC {

  def main(args: Array[String]): Unit ={

    val conf = new SparkConf()
      .setAppName("SparkPOC")
      .set("spark.master", "local[4]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val path = args(0)
    val profiles = sc.hadoopFile(
      path,
      classOf[AvroInputFormat[MyRecord]],
      classOf[AvroWrapper[MyRecord]],
      classOf[NullWritable]
    )

    val timeStamps = profiles.map{ p => p._1.datum.getTimeStamp().toString}
    timeStamps.foreach(print)

}

我收到以下消息：

java.lang.ClassCastException: org.apache.avro.generic.GenericData$Record cannot be cast to packagename.MyRecord
    at packagename.SparkPOC$$anonfun$1.apply(SparkPOC.scala:24)
    at packagename.SparkPOC$$anonfun$1.apply(SparkPOC.scala:24)
    at scala.collection.Iterator$$anon$11.next(Iterator.scala:328)
    at scala.collection.Iterator$class.foreach(Iterator.scala:727)
    at scala.collection.AbstractIterator.foreach(Iterator.scala:1157)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreach$1$$anonfun$apply$28.apply(RDD.scala:890)
    at org.apache.spark.rdd.RDD$$anonfun$foreach$1$$anonfun$apply$28.apply(RDD.scala:890)
    at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1848)
    at org.apache.spark.SparkContext$$anonfun$runJob$5.apply(SparkContext.scala:1848)
    at org.apache.spark.scheduler.ResultTask.runTask(ResultTask.scala:66)
    at org.apache.spark.scheduler.Task.run(Task.scala:88)
    at org.apache.spark.executor.Executor$TaskRunner.run(Executor.scala:214)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)
    at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)
    at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)

有人有线索吗？ 我也在考虑使用spark-avro的可能性，但它们不支持同时从多个文件中读取（而.hadoopFile支持通配符）。 否则，似乎我必须使用GenericRecord并使用.get方法，失去编码模式（MyRecord）的优势。

提前致谢。

Answer 1

我通常以GenericRecord的形式阅读它并根据需要明确地转换，即

val conf = sc.hadoopConfiguration
sc.newAPIHadoopFile(path, classOf[AvroKeyInputFormat[GenericRecord]], classOf[AvroKey[GenericRecord]], classOf[NullWritable], conf).map(_._1.datum().asInstanceOf[MyRecord])

Answer 2

我设置了KryoSerializer和spark.kryo.registrator类之后，问题就出现了，如下所示：

val config = new SparkConf()
  .setAppName(appName)
  .set("spark.master", master)
  .set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
  .set("spark.kryo.registrator", "com.mypackage.AvroKryoRegistrator")

AvroKryoRegistrator就是这样的 。